3.6 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yaitu data yang didapat dari sumber pertama, baik dari individu atau perorangan seperti hasil
wawancara atau hasil pengisian koesioner yang biasanya dilakukan oleh peneliti Sugiarto, 2001 : 13, data ini diperoleh dari pengisian kuesioner dari responden. Data
skunder atau data informasi yang diperoleh dari jurnal, skripsi, majalah dan situs
internet untuk mendukung penelitian ini. 3.7
Teknik Analisis
Dalam penelitian ini teknik analisi yang digunakan adalah:
3.7.1 eknik Analisis Deskriptif
Metode deskriptif meliputi pengumpulan data untuk diuji hipotesis atau menjawab pertanyaan mengenai status terakhir dari subjek penelitian kuncoro, 2003
: 8. Tujuan dari metode deskriptif sendiri adalah untuk membuat deskripsi, gambaran, atau lukisan secara sistematis, faktual dan akurat mengenai fakta-fakta,
sifat-sifat serta hubungan antara fenomena yang sedang diselidiki.
3.7.2 Analisis statistik 3.7.2.1 Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik pada model regresi digunakan untuk menunjukkan apakah hubungan antara variabel bebas memiliki hubungan
yang valid atau tidak terhadap variabel terikat. Variabel bebas independent variable terdiri dari pendapatan PNS dan Jangka waktu. Sedangkan variabel
terikat dependent variable adalah permintaan kredit multiguna PNS. Adapun asumsi dasar yang harus dipenuhi, antara lain:
1.
Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah keadaan dimana antara dua variable
independen atau lebih pada model regresiterjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna priyatno, 2013. Model regresi yang baik
mensyaratkan tidak adanya masalah multikolinearitas.Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam model regresi adalah sebagai berikut:
• Nilai R² yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris
sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel bebas banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel terikat .
• Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel bebas. Apabila antar
variable bebas ada korelasi yang cukup tinggi umumnya diatas 0,90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinearitas.
• Multikolinearitas dapat dilihat dari 1 nilai tolerance dan lawannya 2
Variance Inflation Factor VIF. kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel bebas manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya.
Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Jadi, nilai tolerance yang rendah
sama dengan nilai VIF yang tinggi karena VIF = 1Tolerance. Nilai cut
off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10.
Apabila di dalam model regresi tidak ditemukan asumsi deteksi seperti di atas, maka model regresi yang digunakan dalam penelitian ini bebas dari
multikolinearitas, dan demikian pula sebaliknya.
2.
Uji Heteroskedastisitas Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan
varian dari residual pada model regresi. Model regresi yang baik mensyaratkan tidak adanya masalah heteroskedastisitas. Heteroskedastisitas
menyebabkan penaksir atau estimator menjadi tidak efisien dan nilai koefisien determinasi menjadi sangat tinggi.
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan mengamati grafik scatter plot pada output SPSS, dimana menurut Duwi Priyatno 2009
ketentuannya adalah sebagai berikut: •
Jika titik-titiknya membentuk pola tertentu yang teratur maka terdapat masalah heteroskedastisitas
• Jika titik-titiknya menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y
dan tidak ada pola yang jelas maka dapat dikatakan tidak ada masalah heteroskedastisitas.
3.
Uji Normalitas Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi,
kedua variabel bebas maupun terikat mempunyai distribusi normal atau setidaknya mendekati normal Ghozali, 2005. Pada prinsipnya normalitas
dapat dideteksi dengan melihat penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya. Dasar pengambian
keputusannya adalah Ghozali, 2005: •
Jika data titik menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi
normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas. •
Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah garis diagonal atau garfik histogram tidak menunjukkan pola distribusi
normal, maka model regrsi tidak memenuhi asumsi normalitas.
3.7.2.2
Analisis Regresi Linier Berganda
Analisi regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Pada penelitian ini variabel
bebas adalah pendapatan X
1
, jangka waktu X
2
dan Asuransi X
3
sedangkan variabel terikatnya adalah permintaan kredit multiguna PNS Y. Persamaan umum adalah:
Y= a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+b
2
X
3
+e Keterangan:
Y= permintaan kredit multiguna cpns a = Konstanta
b
1
= Koefisien variabel X
1
b
2
= Koefisien variabel X
2
X
1
= Permintaan kredit X
2
= Jangka Waktu e = Standart error
3.7.2.3
Pengujian Hipotesis
1. Analisis koefisien determinasi R2
Analisis koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Koefisien
Determinan R2 pada intinya mengukur kebenaran model analisis regresi. Dimana analisisnya adalah apabila nilai R2 mendekati angka 1, maka variabel
independen semakin mendekati hubungan dengan variabel dependen sehingga dapat dikatakan bahwa penggunaan model tersebut dapat dibenarkan. Model
yang baik adalah model yang meminimumkan residual berarti variasi variabel independen dapat menerangkan variabel dependennya dengan α sebesar diatas
0,75 Gujarati, 2003, sehingga diperoleh korelasi yang tinggi antara variabel dependen dan variabel independen.
Akan tetapi ada kalanya dalam penggunaan koefisisen determinasi terjadi bias terhadap satu variabel indipenden yang dimasukkan dalam model.
Setiap tambahan satu variable indipenden akan menyebabkan peningkatan R2, tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara siginifikan terhadap
varibel dependen memiliki nilai t yang signifikan. 2.
Uji Statistik F Uji ini digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel independen
secara signifikan terhadap variabel dependen. Dimana jika Fhitung Ftabel, maka H0 diterima atau variabel independen secara bersama-sama tidak
memiliki pengaruh terhadap variabel dependen tidak signifikan dengan kata lain perubahan yang terjadi pada variabel terikat tidak dapat dijelaskan oleh
perubahan variabel independen, dimana tingkat signifikansi yang digunakan yaitu 5.
3. Uji Statistik t
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen secara sendiri-sendiri mempunyai pengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. Dengan kata lain, untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen dapat menjelaskan perubahan yang
terjadi pada variabel dependen secara nyata. Untuk mengkaji pengaruh variabel independen terhadap dependen
secara individu dapat dilihat hipotesis berikut: H0 : ß1 = 0 tidak berpengaruh,
H1 : ß1 0 berpengaruh positif, H1 : ß1 0 berpengaruh negatif. Dimana ß1 adalah koefisien variable independen ke-1 yaitu nilaiparameter hipotesis.
Biasanya nilai ß dianggap nol, artinya tidak ada pengaruh variable X1 terhadap Y. Bila thitung ttabel maka Ho diterima signifikan dan jika
thitung ttabel Ho diterima tidak signifikan. Uji t digunakan untuk membuat keputusan apakah hipotesis terbukti atau tidak, dimana tingkat
signifikan yang digunakan yaitu 5.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Objek Penelitian
Kategori